手机厂商都不想造机器人的“肉身”,除了小米

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2025月06月21日

(原标题:手机厂商都不想造机器人的“肉身”,除了小米)

手机厂商都不想造机器人的“肉身”,除了小米
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除

经济观察报 记者 陈月芹

手机厂商都不想造机器人的“肉身”,除了小米
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6月20日,在华为开发者大会(HDC 2025)上,华为常务董事、华为云计算CEO张平安在发布CloudRobo具身智能平台时强调,“华为云不做机器人本体,把机器人本体交给伙伴。华为云的目标是让一切联网的本体都成为具身智能机器人。”

随着智能手机市场日趋饱和,手机厂商迫切需要寻找又一个战略制高点,讲述新的增长故事,纷纷押注机器人产业。这是一个时下备受资本关注,又能将手机行业的技术储备进行迁移、复用的领域,例如人工智能算法、芯片开发、操作系统、影像以及手机显示屏、高密度电池等供应链模块。

具身智能行业习惯将机器人分为“大脑”、“小脑”和“本体”。“大脑”指人形机器人负责感知和决策的智能中枢,“小脑”负责运动控制,“本体”则是硬件结构。

截至6月20日,已有华为、荣耀、vivo、小米等手机厂商宣布入局具身智能领域。各家在具身智能的细分赛道选择上各有侧重,主流手机厂商选择不直接制造机器人本体,而拥有多品类硬件生产供应链优势的小米是个例外。

和智能汽车业务的模式相似,华为选择通过提供盘古大模型、华为云、OpenEuler等核心技术,做一个机器人“大脑”与“神经系统”的技术提供商,赋能达闼、乐聚、科沃斯等机器人本体制造商和应用集成商,帮助他们开发出更智能、更高效的机器人产品。这符合华为的一贯做法:不追求在所有环节都做到“端到端”,而是专注提供底层技术和平台。

荣耀于2025年5月正式官宣进军机器人行业,计划在未来五年内投入100亿美元,构建全球AI终端生态体系,这也是荣耀CEO李健所提出的“阿尔法战略”的重要内容。

在上海世界移动通信大会(MWC 2025)上,李健提议组建AI终端生态联盟,联合AI模型企业、运营商、AI终端企业、互联网企业。具体在具身智能实现路径上,荣耀选择将自研算法应用到合作伙伴深圳帕西尼感知科技的机器人本体上,还计划将帕西尼的人形机器人TORA-ONE引入其坪山智能制造基地的精密装配产线。

vivo则更聚焦,明确提出只做机器人的“大脑”和“眼睛”,其中“大脑”为vivo自研的蓝心大模型,“眼睛”则由MR(混合现实)影像技术构建。

小米的首款人形智能机器人CyberOne早在2022年就亮相,艺名为“铁大”。到了2025年2月,CyberOne开始在北京亦庄智能工厂产线分阶段落地生产,进入规模化制造阶段。

一位人形机器人从业者告诉经济观察报,目前机器人本体量产难度依然很大,多数具身智能初创公司都还没走出“手搓”阶段。

相比之下,本体研发和制造的迭代成本和周期更长,和做机器人的“大脑”、“小脑”相比,赚的是辛苦钱。如果直接进入制造本体领域,手机厂商不得不与拥有数十年供应链经验的硬件巨头正面竞争,并承担巨大的资本支出,包括工厂建设、设备采购、大规模生产线运营等,不如将精力集中在提供差异化、高附加值的软件和智能解决方案上。该人形机器人从业者解释。


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2024年中国AI智能制药行业发展前景及行业壁垒分析_保险有温度,人保财险政银保

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2024年中国AI智能制药行业发展前景及行业壁垒分析 2024年4月19日 来源:中研网 833 51 据中研普华产业研究院发布的《》分析:图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 1.药物创新需求增加图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 随着全球人口增长、老龄化加剧以及生活方式变化,人们对于药物的需求日益增长,尤其是在治疗复杂疾病和罕见病方面。AI技术的出现,为小分子药物的发现与开发提供了全新的解决方案。AI能够快速分析海量的化合物数据,筛选出具有潜在活性的分子,并通过计算机模拟预测其药理作用,从而大大缩短了药物研发周期。此外,AI还能针对一些难以治疗的靶点进行药物设计,为药物创新开辟了新的途径。随着人们对药物创新的需求持续增加,AI在小分子药物发现与开发中的应用也将更加广泛。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 2.AI制药技术快速发展 近年来,AI技术在制药领域的应用取得了显著进展。深度学习、神经网络等技术的不断发展,使得AI能够更准确地预测化合物的生物活性、药效和安全性。同时,生成式AI的兴起为药物发现提供了新的思路,能够生成具有特定活性的新分子,为药物研发提供源源不断的创新动力。此外,AI技术还可以用于优化临床试验设计,提高试验的成功率,降低研发成本。随着AI技术的不断发展,其在制药领域的应用将更加深入和广泛。 3.AIDD平台日趋成熟 随着量子计算、机器学习等先进技术的融合,AIDD平台的功能日益强大。量子计算技术的引入,使得AIDD平台能够处理更大、更复杂的分子模拟任务,提高了预测的准确性。同时,机器学习架构的不断优化,使得AIDD平台能够更精准地预测化合物的生物活性,为药物发现提供有力支持。此外,AIDD平台还在不断优化其用户界面和操作流程,使其更加易于使用,降低了使用门槛。这些技术的进步使得AIDD平台在药物发现与开发中的作用越来越重要。 4.传统医药行业的投入不断增加 面对AI技术的快速发展及其在制药领域的广泛应用,传统制药公司开始认识到AI技术对于提升药物研发效率和创新能力的重要性。因此,越来越多的传统制药公司开始加大对AIDD的投入,与领先的AIDD公司建立合作伙伴关系,共同推动药物研发的创新。同时,一些制药公司还通过投资AI研发以建立内部能力,加强自身的技术储备和人才储备。这种趋势预示着传统医药行业与AI技术的深度融合将成为未来药物研发的重要方向。 首先,技术壁垒是AI制药行业的主要壁垒之一。AI制药涉及的技术领域广泛,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的复杂性和前沿性使得企业需要投入大量的研发资源和时间来积累相关技术和经验。此外,AI制药还需要与生物医药、化学等领域进行深度融合,这要求企业具备跨学科的技术能力和知识储备。 其次,人才壁垒也是AI制药行业的重要壁垒。AI制药需要具备深厚的医药背景、计算机技术和数据处理能力的人才。然而,目前市场上这类人才相对稀缺,且成本较高。这使得一些企业在招聘和留住人才方面面临挑战。 此外,资金壁垒也是制约AI制药行业发展的一个重要因素。AI制药的研发周期长、投入大,需要企业具备雄厚的资金实力。同时,由于技术的不确定性和市场的不确定性,投资者对AI制药行业的投资态度相对谨慎,这也限制了行业的发展速度。 数据壁垒是AI制药行业发展的关键因素。AI制药需要大量的医药研发数据进行训练和验证,但这些数据往往分散在不同的医疗机构、科研机构和制药企业中,难以获取和整合。因此,拥有丰富、高质量的数据资源的企业在AI制药领域将具有更大的竞争优势。 最后,法规和政策壁垒也是AI制药行业需要面对的问题。随着AI技术的快速发展,相关的法规和政策也在不断完善和调整。企业需要密切关注政策动向,确保自身业务合规,避免因政策变动而带来的风险。 更多AI智能制药行业深度分析,请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11172 2914 3714 4514 5357 6214 推荐阅读 卫星遥感与航空遥感的差异卫星遥感与航空遥感都是遥感学科中的不同分支,它们的工作原理相同,都是通过传感器接收地物... 教育行业市场发展如何 教育行业市场发...